贵州无人机激光雷达点云

当前应用到ACC系统上的雷达主要有单脉冲雷达、毫米波雷达、激光雷达以及红外探测雷达等。单脉冲雷达和毫米波雷达是全天候雷达，可以适用各种天气情况，具有探测距离远、探测角度范围大、跟踪目标多等优点。激光雷达对工作环境的要求较高，对天气变化比较敏感，在雨雪天、风沙天等恶劣天气探测效果不理想，探测范围有限，跟踪目标较少，但其比较大的优点在于探测精度比较高且价格低。红外线探测在恶劣天气条件下性能不稳定，探测距离较短，但价格便宜。慧视光电激光雷达实现量产并成功应用于轨道周界侵限监测。贵州无人机激光雷达点云

不同传感器各有优缺点。超声波在几米以外的空气中会出现强烈的衰减， 因此主要用于短距离物体检测。毫末波雷达有不同距离范围选择，环境 干扰能力强，可以满足车辆对全天气候的适应性的要求，但由于分辨率 较差无法识别物体。相机性价比高且易于使用，尽管能够通过算法感知深度，但是强烈取决于周围光照条件和需要大量数据处理以提取有用信 息。相机是能看到颜色的技术，并且可以应用在车道保持辅助功能。 激光雷达通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离并在没有大 量后端处理的情况下获取周围物体的精确距离及 3D 信息，以实现避障 功能。结合预先采集的高精地图，机器人在环境中通过激光雷达的定位 精度可达厘米量级，以实现自主导航。tof激光雷达产品多普勒频移大，可以探测从低速到高速的目标。

探测器足激光接收机的部件，也是决定接收机性能的关键因素，因此，探测器的选择和合理使用是激光接收机设计中的重要环节。目前，用于激光探测的探测器可分为基于外光电效应的光电倍增管和基于内光电效应的光电二极管及雪崩光电二极管等，由于雪崩光电二极管具有高的内部增益、体积小、可靠性好等优点，往往是工程应用中的优先探测器件。激光雷达的回波信号电路主要包括放大电路和阈值检测电路。放大电路的设计要与回波信号的波形相匹配，对于不同的回波信号(如脉冲信号、连续波信号、准连续信号或调频信号等)，接收机要有与之相匹配的带宽和增益。如对于脉冲工作体制的激光雷达，放大电路要有较宽的带宽，同时还要采用时问增益控制技术，其放大器增益不是固定的，而是按激光雷达方程变化曲线设计的控制曲线，以抑制近距离后向散射，降低虚警，并使放大器丰要工作于线性放大区域。

可以通过反射信号和发射信号的频率是否相同判断物体是否处于静止状态。对于逐渐靠近的物体，返回信号会产生正向多普勒频移，对于逐渐远离的物体，返回信号会产生反向多普勒频移，导致频率发生上移或下移并由此区分物体移动方向。目前TOF为市场中**为成熟的激光雷达测距方式，也是商业化激光雷达应用多的测距方式。通过监测激光发射与回波的时间差，基于光速和测量时间差计算目标距离。TOF的比较大优势在于探测精确、性价比高、技术成熟、响应速度快。缺陷是需要算法抗干扰，并根据反射率判断是否为伪目标，所以对算法有较高的要求。FMCW可以根据多普勒效应判断目标移动方向，信息更丰富且对环境强光和其他激光具有很好的抗干扰性能。总体来看测距方式未来将从TOF逐渐向FMCW切换，且两种测距方式将会在不同场景存留。激光雷达可应用于油气直接勘察。

自动驾驶感知方案分为轻硬件重算法的视觉方案和以激光雷达为主的 多传感器融合方案。当前汽车制造商正在为车配备各种先进的控制和传 感功能，例如碰撞警告、避让系统、盲点监视器、车道保持辅助、车道 偏离警告、自适应巡航控制等等是一些成熟的驾驶辅助案例，使驾驶体 验更安全、更轻松。对于自动驾驶通常有纯视觉和多传感器融合两种路 径：特斯拉坚持纯视觉方案，采用来自多个摄像头的图像通过神经网络 进行分析，利用海量数据来做出关于加速、制动和转向的决定，特点为 轻传感器重算法。其他厂商均采用激光雷达、相机、毫米波雷达多传感器融合方案提升安全性能，特点是重硬件轻软件。激光雷达、毫米波雷 达、超声波传感器和摄像头各有优缺点。高度自动驾驶和完全自动驾驶 的车辆需要多传感器融合，能在各种天气和照明条件下创建精确的车辆 周围环境感知以及长短距离地图。激光雷达技术可应用于大气环境监测。贵阳三位测绘激光雷达导航

可以采用非相干的能量接收方式。贵州无人机激光雷达点云

第三个是高灵敏度接收机设计技术，激光雷达的接收单元由接收光学系统、光电探测器和回波检测处理电路等组成，其功能是完成信号能量汇聚、滤波、光电转变、放大和检测等功能。对激光雷达接收单元设计的基本要求是：高接收灵敏度、高回波探测概率和低的虚警率。在工程应用中，为提高激光测距机的性能而采用提高接收机灵敏度的技术途径，要比采用提高发射机输出功率的技术途径更为合理、有效。提高激光回波接收灵敏度的方法主要是接收机选用适当的探测方式和光电探测器。贵州无人机激光雷达点云

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